AI 助力斯坦福发现天然减重分子 BRP，有望规避司美格鲁肽常见副作用

斯坦福医学院研究团队借助自研 AI 算法，在人体全部约 2 万个蛋白编码基因中系统性搜索，成功锁定一种天然小肽 BRP。动物实验显示，BRP 可在不出现恶心、便秘和肌肉流失等司美格鲁肽（semaglutide，Ozempic 活性成分）常见副作用的前提下，实现最高达 50% 的进食抑制。这项研究于 3 月 5 日发表在 Nature 上，资深作者为病理学助理教授 Katrin Svensson 博士，文章第一作者为高级研究科学家 Laetitia Coassolo 博士。

BRP 如何绕过现有药物的局限

司美格鲁肽通过模拟 GLP-1（胰高血糖素样肽-1）发挥作用，但它的受体广泛分布于大脑、肠道、胰腺等多个组织，因此会产生延缓食物消化、降血糖等全身性效应。BRP 则走另一条通路，主要作用于下丘脑——这一深部脑区正是控制食欲与代谢的关键节点，使得其影响更精准、更集中。

下丘脑负责调控饥饿、体温、激素与能量代谢。Svensson 表示，BRP 的作用范围窄，意味着它有望在控制体重的同时，避免对消化系统等部位造成连带影响。其本人已联合创立公司，计划在不远的将来启动人体临床试验。

AI 如何从海量蛋白中"钓"出关键分子

关键工具是研究团队自研的算法 Peptide Predictor。它先在约 2 万个人类蛋白编码基因中扫描，寻找前体激素转化酶（prohormone convertase 1/3）典型的切割位点，再筛出编码分泌型蛋白、且至少含 4 个切割位点的基因，最终将候选数量压缩到 373 个前体激素。

基于这一范围，算法预测前体激素转化酶 1/3 可产生 2,683 种不同肽段。研究人员进一步聚焦最可能影响大脑的序列，选出 100 条肽（含 GLP-1 作为对照）做神经元样细胞激活实验。

实验结果：从细胞到动物的强效信号

在细胞层面，作为阳性对照的 GLP-1 将神经细胞活性提升至对照组的约 3 倍；而一条仅由 12 个氨基酸组成的极小肽（被命名为 BRP，来源蛋白 BRINP2）将活性提升至对照组的约 10 倍——显著高于 GLP-1。BRP 因此成为最令人关注的候选分子。

进一步动物实验中：

• 在进食前肌肉注射 BRP，可使瘦型小鼠和小型猪（其代谢与进食模式更接近人类）随后一小时的进食量最多下降 50%。
• 对肥胖小鼠连续 14 天每日注射 BRP，平均减重 3 克，减重几乎全部来自脂肪；对照组同期增重约 3 克。
• BRP 组小鼠的葡萄糖耐量与胰岛素耐量同步改善，反映血糖调节能力增强。

行为学层面，初步检测亦未观察到与现有药物相关的明显副作用信号（原文在此处被截断，后续细节暂未披露）。

意义与下一步

这项工作的核心贡献是把 AI 从"分析工具"推进到"假设生成引擎"：算法大幅缩小了候选空间，让研究团队无需逐一湿实验验证海量蛋白。BRP 的 12 氨基酸长度尤为引人关注——极小的分子量通常意味着更低的生产成本和更好的可口服性。若后续人体临床试验能够复现动物实验中的精准食欲抑制效果，BRP 有望成为下一代肥胖与代谢疾病治疗候选药物的代表案例。